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尺度自适应感知的目标计数深度网络设计方法

摘要

本发明公开了一种尺度自适应感知的目标计数深度网络设计方法,所述包括以下步骤:步骤1:制作训练和测试样本集合;将每个图片的目标标注生成真实标签,步骤2:将训练集和测试集的图片及其对应的真实标签进行尺寸调整,步骤3:建立尺度自适应感知目标计数深度网络模型;步骤4:将步骤2获得训练样本输入到步骤3建立的卷积网络模型中,通过Adam优化策略对网络进行参数学习,步骤5:深度网络模型测试。本发明设计了一种尺度自适应感知的目标计数深度网络设计方法,其在公共安全、交通、林业、农业等多个领域有着极其重要的应用价值。

著录项

  • 公开/公告号CN110705698A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-01-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京林业大学;

    申请/专利号CN201910984593.2

  • 申请日2019-10-16

  • 分类号

  • 代理机构南京众联专利代理有限公司;

  • 代理人杜静静

  • 地址 210037 江苏省南京市玄武区龙蟠路159号南京林业大学机械电子工程学院

  • 入库时间 2023-12-17 06:47:23

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-02-18

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/04 申请日:20191016

    实质审查的生效

  • 2020-01-17

    公开

    公开

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